Moral distress in the resuscitation of extremely premature infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To increase our understanding of moral distress experienced by neonatal registered nurses when directly or indirectly involved in the decision-making process of resuscitating infants who are born extremely premature. DESIGN: A secondary qualitative analysis was conducted on a portion of the data collected from an earlier study which explored the ethical decision-making process among health professionals and parents concerning resuscitation of extremely premature infants. SETTING: A regional, tertiary academic referral hospital in Ontario offering a perinatal program. PARTICIPANTS: A total of 15 registered nurses were directly or indirectly involved in the resuscitation of extremely premature infants. METHODS: Interview transcripts of nurses from the original study were purposefully selected from the original 42 transcripts of health professionals. Inductive content analysis was conducted to identify themes describing factors and situations contributing to moral distress experienced by nurses regarding resuscitation of extremely premature infants. ETHICAL CONSIDERATIONS: Ethical approval was obtained from the research ethics review board for both the initial study and this secondary data analysis. RESULTS: Five themes, uncertainty, questioning of informed consent, differing perspectives, perceptions of harm and suffering, and being with the family, contribute to the moral distress felt by nurses when exposed to neonatal resuscitation of extremely premature infants. An interesting finding was the nurses' perceived lack of power and influence in the neonatal resuscitation decision-making process. CONCLUSION: Moral distress continues to be a significant issue for nursing practice, particularly among neonatal nurses. Strategies are needed to help mediate the moral distress experienced by nurses, such as debriefing sessions, effective communication, role clarification, and interprofessional education and collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».